¿Cuáles son las diferencias entre área única, área dinámica y área automática de AF en las cámaras SLR de Nikon?

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Área única: el usuario utiliza múltiples selectores para seleccionar el área de enfoque, la cámara solo enfoca el objeto en; el área de enfoque seleccionada. Utilizado para temas estáticos. p, S, A, M, modo de selección de teclas de método abreviado configuración predeterminada del modo "macro".

Área dinámica: El usuario selecciona manualmente el área de enfoque, pero si el sujeto abandona temporalmente el área de enfoque seleccionada, la cámara enfoca en función de la información de otras áreas de enfoque. Se utiliza para fotografiar objetos que se mueven irregularmente. La configuración predeterminada para el modo de selección rápida es el modo "Sport".

Área de enfoque automático: La cámara selecciona automáticamente el área de enfoque. Configuraciones predeterminadas para los modos Automático, Retrato, Paisaje, Paisaje nocturno y Retrato de escena nocturna en el modo de selección rápida.

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Con base en lo anterior, se puede entender básicamente que el "área de enfoque automático" deja completamente el poder de decisión del área de enfoque a la cámara, y es relativamente simple y rápido de usar. La desventaja es que las personas no pueden intervenir y el enfoque que la cámara puede seleccionar ocasionalmente puede no ser la parte que usted desea. Tanto el "Área única" como el "Área dinámica" se pueden usar después de desactivar el interruptor "Bloqueo del selector de enfoque" en la cámara; parte posterior de la cámara. Flechas del selector múltiple para seleccionar el área de enfoque. La diferencia es que el "área dinámica" es más inteligente. Si el objeto enfocado se mueve o se oscurece temporalmente, la cámara puede determinarlo en función del objeto que seleccionó inicialmente. Si el objeto de enfoque original se mueve a la siguiente área de enfoque, la cámara determinará si mueve el área de enfoque. Así que esto es definitivamente una ventaja para objetos en movimiento, ya que permite una captura más precisa del sujeto. Pero si el sujeto es un objeto fijo, la mayoría de las veces no habrá problema, pero no se puede descartar la posibilidad de que la cámara emita juicios erróneos.

Por lo tanto, puede elegir tres modos de selección del área de enfoque según sus hábitos de uso personales y su competencia en las habilidades de disparo.

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También abordaré tus preguntas adicionales.

El propósito de la medición es brindar la combinación de exposición del obturador y apertura para restaurar la escena a una tarjeta de gris del 18 % con exactamente el 50 % de luz reflejada.

De estos tres métodos fotométricos, el método fotométrico matricial es el más reciente y avanzado. El principio es dividir todo el rango de composición de una fotografía en varias áreas, resumir los datos de distribución de brillo de cada área en función de una gran cantidad de fotografías reales y registrarlos en el programa de la cámara, que se llamará durante el uso real. Por supuesto, sus ventajas son obvias. A medida que el muestreo de estos datos se vuelve cada vez más abundante, la cantidad de segmentación de la matriz se vuelve cada vez más detallada y la precisión de las combinaciones de exposición que la cámara puede proporcionar será cada vez mayor. Sin embargo, no se descarta que en algunos casos haya excepciones que den datos incorrectos. Por ejemplo, las cámaras actuales han avanzado hasta el punto de poder determinar la posición del rostro de una persona, pero todavía parecen incapaces de determinar si la persona que está frente a ellas es blanca o negra. En situaciones similares, también habrá errores.

El método de medición del peso central es el método de medición más antiguo. Este es el método de medición que se utiliza cuando la cámara puede medir la luz. El método consiste en asignar un peso relativamente grande al área media de todo el marco del visor, como 70-80%, y luego dar una combinación de apertura del obturador de exposición. En la mayoría de los casos, los valores dados son relativamente precisos. Puedes comparar. En el modo matricial, en el uso real, la ventaja clave de este método de medición es que el usuario puede comprender el método de cálculo aproximado de una combinación de exposición determinada consultando datos aleatorios relevantes, por lo que las personas con cierta experiencia en fotografía pueden juzgar si la cámara está en muy buen estado. ¿Cuánto error habrá en los datos proporcionados en circunstancias especiales y se pueden hacer las correcciones apropiadas? A diferencia de Matrix, no tienes idea de cómo se proporcionan los datos, por lo que este método es más adecuado para usuarios con cierta experiencia o hábitos.

La medición puntual apareció más tarde, apareciendo por primera vez en algunas cámaras avanzadas, y también es una medición avanzada que requiere muchas habilidades. Su principio es restaurar el brillo de un punto que sólo representa un pequeño porcentaje de toda la pantalla a un valor de exposición de gris medio. Es muy útil para escenas muy complejas y especiales, como una persona vestida de negro parada en la oscuridad. . en el fondo. Los datos proporcionados por los otros dos métodos mencionados anteriormente pueden hacer que la foto real se vuelva gris y la cara quede sobreexpuesta, o una persona parada en la nieve puede hacer que la nieve se vuelva gris porque la escena es demasiado brillante y la cara quedará sobreexpuesta. se vuelve negro. En ambos casos, se pueden evitar exposiciones incorrectas si realiza una prueba puntual del rostro para elegir una combinación de exposición. En otros casos, por ejemplo, no puedes encontrar la parte gris en la escena, pero sabes que hay una parte que necesita ser restaurada a blanco, entonces también puedes medir la luz en esa área y usar una exposición de +2~3EV. compensación para obtener un valor de exposición más preciso y viceversa, si es negro, cámbielo a -2~3EV.

Espero que las respuestas anteriores puedan ayudarte a comprender estas preguntas.

Además, si crees que la respuesta es lo suficientemente detallada, no seas tacaño con tus puntos, jaja.